Скачать [it-incubator] Vibecoder Fullstack Engineer Level 1. Тариф Базовый [Дмитрий Кузюбердин]

Kail · 31.10.2026

В учебной CRM бот отвечает на вопросы клиентов по базе знаний и передаёт диалог человеку. Вы разберётесь, как устроены такие ответы с помощью RAG, и научитесь проектировать систему с AI-агентом и проверять её тестами. Для курса нужны знания JS/TS и опыт работы хотя бы с одним фреймворком.

Код пишет AI. Систему строишь ты.

За 12 недель соберёшь production-CRM: Telegram-бот, админка менеджеров, Supabase, AI-ответы по базе знаний — систему, которую сразу после курса можно внедрять в реальный бизнес. Научишься думать архитектурой — проектировать систему, ставить задачи AI-агенту и проверять результат тестами.

Плюс основы архитектуры: Clean Architecture, C4, SOLID, GRASP, Patterns, ADR.

Аудитория:

Этот курс для тебя?

Подойдёт, если ты:

Фронтендер от полугода опыта, но backend, БД и деплой для тебя — «чёрный ящик»
Бэкендер, который хочет понять систему целиком: от БД до UI. Не разбираешься в архитектуре, не знаешь, как тестировать систему, и ни разу не настраивал даже простой CI/CD-пайплайн — тебе сюда
Уже потерял работу или боишься, что вот-вот уволят, — и хочешь перейти на уровень выше, начав мыслить архитектурой
Уже пользуешься ChatGPT/Claude/Cursor, но не контролируешь процесс: AI генерирует, ты принимаешь — и не растёшь вместе с инструментом
Не понимаешь, что такое архитектура и на какие принципы опираться
Никогда не встраивал AI внутрь продукта и не представляешь, как это делать

Не подойдёт, если:

Ты никогда не писал код — нужна база JS/TS и опыт хотя бы в одном фреймворке
Ты уже senior (front или back) и регулярно проектируешь системы
Ты постоянно создаёшь архитектурные диаграммы, свободно читаешь UML и уже внедряешь AI в продукты — с кастомным харнесом и своими агентами
Ты считаешь, что профессионализм инженера не важен
Ищешь поверхностный туториал для продуктологов-вайбкодеров

Боли:

Узнаёшь себя?

AI пишет код быстрее тебя — и непонятно, в чём теперь твоя ценность. Рынок сжимается, джунов сокращают первыми
Сгенерированный проект работает — пока не нужно что-то поменять. Потом правка в одном месте ломает три других, и непонятно, где копать
Backend, БД, авторизация, деплой — всё по отдельным туториалам. Как это складывается в одну систему, никто не показал
На собеседовании просят «расскажи архитектуру своего проекта» — а показать нечего, кроме todo-листа, лендинга и CRUD-ендпоинтов
Все вокруг уже встраивают AI в продукты: настраивают RAG, пишут своих агентов, подключают OpenAI к бэкенду. А ты до сих пор не понимаешь, как это устроено и с чего начать

Основы архитектуры:

Не только AI-инструменты. Ещё и знакомство с архитектурой

Инструменты меняются каждые полгода, а принципы проектирования стабильны десятилетиями. По ходу курса знакомимся с основами Clean Architecture, C4, SOLID, GRASP, паттернов и ADR — не в теории, а на примерах из системы, которую строим. Рассматриваем практическое базовое применение — чтобы понимать, почему код устроен именно так.

Clean Architecture. Основы: слои и границы
Знакомимся с идеей: почему бизнес-правила стоит отделять от Supabase, Telegram и OpenAI и что это даёт системе
C4. Основы: система на разных уровнях
Учимся читать и рисовать context, container, component и deployment — чтобы видеть систему целиком и ставить AI задачу по схеме
SOLID. Знакомство с принципами
Разбираем базовые идеи на примерах из нашей системы — чтобы начать замечать, где код получился хрупким
GRASP. Знакомство с распределением ответственности
Первые ответы на вопрос «какой модуль за что отвечает» — на живых примерах из нашей системы
Patterns. Знакомство с паттернами
Несколько классических решений, которые встретятся в системе: что это за паттерн и зачем он здесь
ADR. Основы: фиксируем решения
Architecture Decision Records: записываем, что выбрали, почему и какие были альтернативы — чтобы и ты, и AI-агент помнили контекст

Что ты построишь:

Архитектура — не модуль, а способ думать

Смотри, как из простой идеи вырастает AI-система. Каждая технология появляется ровно тогда, когда без неё система не может расти дальше.

Мы строим CRM: с ней работают клиенты и менеджеры компании.

C4 на каждой неделе
Слои и границы
SOLID · GRASP · DRY
Пирамида тестов
CI/CD
ТЗ · скиллы · rules

Результат:

Что ты сможешь делать после курса:

Думать архитектурой
Разложить систему по C4, провести границы слоёв и модулей, объяснить, почему она устроена именно так
Управлять AI-агентом
Ставить задачи через спецификации (основы SDD — spec-driven development), скиллы и rules, проверять результат, а не принимать всё подряд
Проектировать БД
PostgreSQL, связи, миграции, типы из схемы — Supabase как полноценный backend
Строить backend на Edge Functions
Use-case команды, бизнес-правила, интеграции с Telegram и OpenAI
Защищать систему
Auth, JWT, RBAC, RLS, publishable vs service-role key: понимаешь, кто и к каким данным имеет доступ, и почему ключ в браузере — не секрет
Встраивать AI в продукт
Summary, приоритеты, embeddings, pgvector, RAG-ответы и передача диалога человеку
Принимать решения без LLM
Разберёшься в новом тренде System One models и подключишь Jev: приоритет обращения, нужный менеджер и «передать ли человеку» — типизированными ответами с вероятностью
Покрывать систему тестами
Пирамида тестов: unit, integration, e2e — уверенность, что правка ничего не сломала
Довести продукт до прода
Realtime, фоновые задачи, CI/CD на GitHub Actions и деплой — на выходе рабочая CRM, которую можно сразу внедрить в бизнес

Процесс:

Как проходит обучение:

Смотришь, как система растёт
Каждое занятие — новый слой системы: разбираем архитектуру, C4 и готовый код, сгенерированный AI. Понимаешь, почему он такой
Строишь свою версию с AI-агентом
Домашка — следующий шаг той же системы. Ни строчки руками: ставишь задачу через ТЗ, скиллы и rules, проверяешь результат тестами
Собираешь систему с нуля сам
Финал — reverse mode: от C4 и ТЗ до production-ready системы. Это твой дипломный проект — и готовая система, которую можно внедрять в бизнес сразу после курса

Формат:

Курс длится 12 недель — 12 модулей в спокойном темпе. Каждую неделю — новый слой системы и домашка, которая готовит следующий шаг.

Видеоуроки 24/7
Одна система от и до
Домашка — следующий шаг системы
12 недель — одна система
1 система, готовая к внедрению в бизнес

Почему это честная цена:

Фундамент — в контексте AI-разработки
Одни курсы учат AI-инструментам, другие — классической базе. Здесь это одно целое: архитектура, принципы и тесты сразу в связке с AI-агентами и практикой
Инженер, которого AI усиливает
Fullstack с архитектурным мышлением — это другой уровень на рынке: таких специалистов не сокращают, их зарплаты растут
Технологии — за вечер. Фундамент — за годы
Любой стек поднимается по туториалу. Сложнее задать правильный вопрос о системе — на курсе мы учимся именно этому

Программа:

Путь курса: от Telegram-бота до production-CRM с AI. Программа — ориентир. Мы обновляем курс вслед за индустрией: темы могут немного меняться, что-то — добавиться, а что-то незначительное — уйти. Неизменными остаются система, которую ты строишь, и архитектурный фундамент.

01. Telegram-бот в проде
Backend с нуля, Node.js, webhook, деплой, первые C4-диаграммы
02. Supabase и PostgreSQL
БД, связи, миграции, типы из схемы
03. Edge Functions и CI/CD
Deno, бот как Edge Function, первый pipeline на GitHub Actions
04. Админка и Realtime
React/Vite SPA, TanStack Query, Business API, живые обновления
05. Авторизация
Регистрация, вход, восстановление пароля, JWT, защищённые роуты
06. Security и роли
RBAC, RLS, ключи Supabase, менеджеры и superadmin
07. Работа менеджера
Назначение, ответы клиенту, блокировки, статусы и сессии
08. AI в продукте
OpenAI summary, Jev: приоритет и маршрутизация, фоновые задачи
09. База знаний и RAG
Embeddings, pgvector, AI-ответы, передача человеку
10. Файлы и заметки
Заметки, файлы в обе стороны, блокировка клиента, UX
11. AI-workflow и тесты
SDD, скиллы и rules, пирамида тестов, delivery от PR до прода
12. Reverse mode
От C4 и ТЗ до production-ready системы с AI-агентом